sort_values メゾットを利用して 指定したカラム（列）を並び替える
このコードは、Pandasライブラリを使ってデータフレームを作成し、そのデータフレームを並び替える方法を示しています。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([[5,np.nan,100], [40,'abc',np.nan], [11, 8,np.nan],[29,18,102],[np.nan,24,180]],
columns=['列名１', '列名２', '列名３'],
index=['行数１', '行数２', '行数３','行数４','行数５'])
df
df.sort_values(by='列名１')
#昇順：ascending=True
df.sort_values(by='col01',ascending=False)
#欠損値を１番上にして並び替える
df.sort_values(by='列名１',na_position='first')最初に、pd.DataFrame()関数を使用して、データフレームを作成しています。このデータフレームには、5つの行と3つの列があり、それぞれの行と列には名前が付けられています。このデータフレームには欠損値（NaN）が含まれています。
次に、sort_values()関数を使用して、データフレームを並び替えます。この関数には、by引数を使用して、どの列で並び替えるかを指定します。デフォルトでは、この関数は昇順で並び替えますが、ascending引数を使用して降順にすることもできます。また、na_position引数を使用して、欠損値を上か下に配置するかを指定することもできます。
最後に、dfを出力することで、元のデータフレームと並び替えたデータフレームを確認できます。
sort_ index メゾットを利用してインデックスやカラムを軸に並べ替える
Pandasを使用してDataFrameを作成し、sort_values()とsort_index()メソッドを使用してDataFrameを並び替える方法を示しています。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([[38,15,96], [24,87,58], [13, 78,110],[41,101,192],[38,114,918]],
columns=['列名１', '列名２', '列名３'],
index=['行数１', '行数２', '行数３','行数４','行数５'])
df=df.astype('int')
df
#インデックスを軸に並び替える
df.sort_index()
#カラム名を軸に並べ替えをする：引数にaxis=1
#降順：ascending=False
df.sort_index(axis=1,ascending=False)最初の行では、NumPyライブラリをインポートしています。これは、NumPyのNaNを使用するために必要です。
次に、5行3列のDataFrameを作成しています。DataFrameの列は、’列名１’、’列名２’、’列名３’で、行は、’行数１’、’行数２’、’行数３’、’行数４’、’行数５’です。
3つの整数型のカラムがあります。DataFrameを作成した後、sort_values()メソッドを使用して、DataFrameを’列名１’によって並べ替えました。デフォルトでは、昇順で並べ替えられますが、引数ascendingを使用して降順に並べ替えることもできます。
次に、sort_index()メソッドを使用して、DataFrameをインデックスまたはカラム名によって並べ替える方法を示しています。引数axisを使用して、DataFrameをカラム名で並べ替えることもできます。デフォルトでは、昇順で並べ替えられますが、引数ascendingを使用して降順に並べ替えることもできます。また、引数na_positionを使用して、欠損値をどこに配置するかを指定することもできます。
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